人工知能は新薬の開発にも

チューリッヒ連邦工科大学の研究者は、人工知能 ～の開発を大幅に加速することができる 新薬 そして既存のものを最適化します。

ETH の人工知能は、足場分子のどの時点で新しい有効成分を開発できるかを特定することができ、また、足場分子の最適な条件を決定することもできます。 化学反応 リクエストは成功しました。

Le 予測能力 新しいモデルの結果は驚くべきものです。すでに知られている薬物分子を研究室で検証したところ、AI の予測は XNUMX 件中 XNUMX 件で正しいことが証明されました。

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真の革命に向けた新薬の合成

現在までに、特定して生産するために 新薬と有効成分 仮説、試行錯誤で構成される長い実験の道を進む必要がありました。これは、時間とリソースの点で非常に高価で、行き止まりに満ちた道でした。

一般に、新しい薬理学的に活性な分子を生成するために、化学者は以下を使用します。 合成方法 既知の化学反応から導き出されたものを研究し、実験室での実験を通じてそれぞれの方法をテストします。

しかし今日では、人工知能 これは、ことができます ほんの数年前には考えられなかった発展そして、新しい技術は新薬の合成の分野でも応用できる可能性があります。 チューリッヒ工科大学の科学者とチューリッヒ工科大学の研究者 ロシュ ファーマの研究と初期開発 は、最適な合成方法の決定に役立ち、その成功の確率も示すことができる AI モデルを開発しました。

「私たちの方法により、必要な実験室での実験の数を大幅に削減できます"、 彼は説明する ケネス・アッツチューリッヒ工科大学薬学研究所の博士課程の学生であり、教授とともに ギズバート・シュナイダー, AIモデルを開発しました。

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新薬はどのように生まれるか: 足場と官能基

Il AIモデル 新薬の合成については、今のところ、 ホウ素化, 新しい有効成分の製造に使用される「すでに知られている反応」の XNUMX つです。 これらは通常、次のもので構成されます。足場 いわゆるものがそれにリンクされています 官能基 アミド（パラセタモールなど）やアルコール（グリセリンなど）など。

この足場、あるいは 足場、機能グループをサポートし、それらが特定の方法で動作するように正しい位置に保つ役割を果たします。 しかし、足場は主に次の原子で構成されています。 炭素と水素そのため、それらは反応性とは言えません。窒素、酸素、塩素などの機能性原子と結合することはまったく明らかではありません。

こうした絆をうまく築くには、次のことが必要です。 足場を化学的に活性化する 逸脱反応を介して。 ホウ素化は、これらの活性化方法の XNUMX つです。ホウ素を含む化学基を足場の炭素原子に結合し、それを別の薬理学的に有効な基で都合よく置き換えることで構成されます。

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人工知能が意気揚々と実験室に登場

のための1つの方法 新薬を作る 既存のものを改善するには、機能グループを配置します。 足場上の新しい座席: チューリッヒ連邦工科大学の研究者によって開発された人工知能が、このステップを簡素化します。 モデルは、可能性のある新たな追加位置を特定し、 最適条件 活性化反応を成功させるために。

彼らの説明によると、最初のアイデアは、科学文献に記載されている反応を取り出して、それを次の目的に使用することでした。 人工知能モデルをトレーニングする 新しい分子上のできるだけ多くのホウ素化部位を特定するために使用されます。

「ボリル化には大きな可能性がありますが、実験室で反応を制御するのは困難です」とアッツは説明します。私たちが世界文献を徹底的に調査した結果、このテーマに関する科学論文が 1.700 件をわずかに超えるだけだった理由はここにあります。”。 AI モデルに供給されるデータの品質を確保するために、チームはソースを特に信頼できる 38 の文書に絞り込みました。 1.380 のホウ素化反応.

その後、科学文献の結果が以下の評価と統合されました。 実験室で行われる 1.000 の反応 ロシュの医薬化学研究部門によって管理されており、化学反応をミリグラムスケールで実行し、同時に分析することができます。 「研究室の自動化と人工知能の組み合わせには大きな可能性があります、 "説明してい デビッド・ニッパ、ロシュの博士課程の学生、「化学合成の効率を大幅に向上させ、同時にその効率を向上させることができます。 持続可能性"。

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特に 3D データでの優れた予測力

科学文献や臨床検査から抽出されたデータのプールを利用して、AI モデルは次のことを実証しました。 驚くべき予測能力: 彼の予測は、すでに知られている XNUMX つの薬物分子を使用して検証されました。 XNUMX 件中 XNUMX 件 臨床検査により、計画されている追加の場所が確認されました。
このモデルは、活性化が不可能な足場上の部位を特定する点においても同様に信頼性があり、活性化の最適条件を決定しました。 活性化反応.

モデルがアクセスできるようになると、予測はさらに改善されました。 3D情報 分子について 単なる化学式ではなく、出発点です。このモデルは一種の三次元化学的理解を発展させているようです」とアッツ氏は説明します。

工科大学の若い博士課程の学生は現在、ロシュ社の医薬化学分野で AI 科学者として働いています。学術的な AI 研究と研究室の自動化の間のインターフェイスで働くのは非常にエキサイティングです。」、と説明しています。 「そして、これらすべてを最高の内容と方法で進めることができることを嬉しく思います」"。

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